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基于紙基納米金的重金屬檢測系統算法研究及軟件設計

  • 發布日期:2018-08-08
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本文是一篇碩士醫學論文,醫學論文格式由以下6部分組成:論文題目;作者署名、工作單位和郵編;摘要(目的、方法、結果、結論);關健詞;正文(資料與方法、結果、結論)參考文獻。(以上內容來自百度百科)今天為大家推薦一篇碩士醫學論文,供大家參考。
 
1 緒 論
 
隨著中國工農業及城市化的高速發展,重金屬已對大氣、土壤、水體等環境介質造成嚴重污染。且由于環境保護意識相對薄弱,治理措施落實不力,使得污染形勢愈加嚴峻。同時,由于重金屬具有累積性、持久性和潛伏性等特點,可在大氣、土壤、水體和生物體之間不斷遷移、轉化和富集,使得“環境—農產品—人體”體系中各環節均存在潛在被污染風險。及時檢出重金屬含量,對追溯重金屬污染來源、切斷或阻止污染擴散、最大程度降低危害發生的概率具有重要意義。
 
1.1 重金屬污染現狀及危害
將原子密度大于 5g/cm3的金屬元素稱為重金屬,主要包括鉻(Cr)、鎘(Cd)、鉛(Pb)、汞(Hg)、銅(Cu)、鈷(Co)、砷(As)、鎳(Ni)等約 45 種[1]。從毒性角度上一般將硒(Se)和鋁(Al)也包括在內[2]。重金屬污染物通過在不同環境介質中的遷移,對環境中的任何環節均造成嚴重污染[3],重金屬的遷移過程如下:在重金屬遷移體系中,大氣、土壤、水體等環境介質正受到重金屬污染的威脅。在大氣污染方面:秦俊法等人估算出中國 1953-2005 年間因燃煤累計向大氣排放了 19.1 萬噸鉛[4],在 1980-2006 年間因燃油累計向大氣排放了 20 萬噸鉛[5]。在土壤污染方面:據調查估計,中國受重金屬污染的土地面積高達 3 億畝[6],耕地的10%可能伴隨重金屬污染[7],在約 140 萬 hm2的污灌區中遭受重金屬污染的土地面積約占 64.8%[8]。在水體污染方面:國內發生過數起嚴重的水體重金屬污染事件[9],如2006年湘江湖南株洲段鎘污染事件、2011年云南曲靖南盤江鉻渣污染事件、2012年廣西宜州龍江鎘超標事件等。重金屬通過大氣、土壤、水體等環境介質進行遷移,最終導致了農產品重金屬含量超標:2002 年,由農業部進行的稻米安全性抽查結果顯示 28.4%的稻米含鉛量超標,10.3%的稻米含鎘量超標[7]。此外,我國每年因重金屬污染造成糧食減產 1000 多萬噸,被污染的糧食高達 1200 萬噸,合計造成經濟損失 200 多億元[10]。綜上,我國當前的重金屬污染嚴重,已對大氣、土壤、水體及農產品造成嚴重危害。重金屬還會通過“環境—農產品—人體”的途徑進入人體內,對人體健康造成極大危害。過量重金屬對人體的危害方式主要是通過與體內蛋白質中的羧基、羥基等酶活基團結合或置換活性酶中的其它金屬離子從而導致酶失活[11,12],進而引發病變或疾病。在重金屬元素中又以 Hg、Cd、Cr、As、Pb 毒性最大,稱為“五毒”重金屬。這些重金屬元素很難在水中被分解,甚至還能與水中的其它毒素相結合,形成毒性更大的物質,對細胞、骨骼、神經等造成不可逆的損傷,其對人體的危害如表 1.1 所示[13]。
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1.2 重金屬檢測技術的研究與發展
重金屬檢測從傳統檢測方法不斷發展而來,到目前為止已轉變為以儀器檢測為主的格局。最常用的檢測技術主要有光譜/質譜法、電化學分析法等。近年來,生物學方法和新型納米材料法也取得了迅猛發展。原子發射光譜法(Atomic Emission Spectrometry, AES)[15]根據試樣中不同原子或離子在熱激發或電激發下發射特征的電磁輻射進行元素的定性和定量分析。具有選擇性好、分析速度快、分析靈敏的優點,但同時存在設備昂貴的不足,且在檢測高含量元素時誤差較大,對超微量元素的檢測又不夠靈敏。原子熒光光譜法(Atomic Fluorescence Spectrometry, AFS)[16]的原理是原子蒸汽吸收一定波長的光輻射時被激發而發射出一定波長的原子熒光,按熒光波長分布即可進行分析。具有試樣少、選擇性強的優點。但也存在檢測范圍窄的不足,且對于熒光的產生過程和化合物結構的關系還需深入研究。
........
 
2 基于紙基納米金的重金屬檢測系統
 
紙基納米金用于重金屬檢測具有穩定、精確、檢測限低的優勢。在紙基納米金檢測重金屬的化學原理和操作流程基礎上,介紹了檢測系統的總體結構和設計。在檢測系統中,算法研究和軟件設計是系統的核心,因此對檢測系統中的算法和軟件進行了重點介紹。
 
2.1 基于紙基納米金的重金屬檢測原理
納米金顆粒 Au-NPs 是指直徑在 1~100nm 的微小金顆粒[92]。Au-NPs 在較高的消光系數下(108-1010M-1cm-1)具有很強的表面等離子共振吸收效應(SurfacePlasmon Resonance, SPR)[53],發生肉眼可辨的顏色變化。由于 Au-NPs 與入射光之間存在自由電子相互作用,當入射光與自由電子發生共振耦合時,會產生表面等離子體共振,顯示出較強的吸收峰,通過該吸收峰即可確定 Au-NPs 的尺寸范圍和顆粒的聚集程度。Au-NPs 的特征等離子體吸收峰(510~550nm)隨粒子間距的減小或粒子尺寸的增加發生紅移[93]。Au-NPs 在宏觀上表現為暗紅色,當 Au-NPs聚集到一定程度時,即 2 個顆粒的間距小于粒徑的 2 倍時,Au-NPs 的顏色就會發生明顯的變化[94]。利用 Au-NPs 的 SPR 特性可進行重金屬離子檢測,當重金屬離子在特定的反應溶液中與 Au-NPs 發生反應時,重金屬離子促使 Au-NPs 發生聚集,從而產生顏色變化,如圖 2.1 所示。顏色的變化程度與重金屬離子的濃度相關。
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2.2 系統功能分析
為對基于紙基納米金的重金屬檢測系統進行研究,需在紙基納米金檢測重金屬的流程基礎上進行系統功能設計。針對圖 2.3 所示的檢測流程,從設備工作流程的角度可分為前處理階段和分析階段:前處理階段主要包含加液、水浴、清洗、烘干步驟;分析階段主要包含圖像采集、特征提取和特征分析步驟。如圖 2.4 所示:系統功能主要包含:實現穩定前處理流程的前處理階段和精確提取特征值并進行分析的分析階段,具體的:前處理階段可自動實現前處理流程中的各功能,主要包含:1)加液功能:對加入的液體體積進行精確控制,實現多種液體的加入,可根據加液需求設置加液順序和體積;2)水浴功能:包含有專門的水浴腔,可對水浴腔中的液體溫度進行調控,并可設定水浴的時間,實現恒溫和定時控制;3)清洗功能:在水浴完成后自動取出紙基或排出反應腔內的反應液,用去離子水清洗紙基,設定合適的去離子水的單位體積流量,并可實現清洗時間設定;4)紙基烘干功能:清洗完成后自動取出紙基或排出清洗液,采用干燥氣體進行紙基烘干,可設定烘干溫度和時間。
......
 
3 基于 HSI 和 SRG 的兩階段圖像處理算法........ 21
3.1 紙基納米金陣列圖像......... 21
3.2 圖像處理算法框架............. 22
3.3 第一階段處理算法............. 22
3.4 第二階段處理算法............. 28
3.5 圖像處理算法效果評價..... 32
3.5.1 精度和穩定性評價...... 32
3.5.2 自適應效果評價.......... 34
3.6 本章小結......... 35
4 基于 ν-SVR 的濃度識別算法 ......... 37
4.1 支持向量回歸機....... 37
4.2 數據選取及處理....... 43
4.3 基于軟 ε-SVR 的濃度識別.......... 44
4.4 基于 ν-SVR 的濃度識別.... 47
4.5 濃度識別效果評價............. 49
4.6 本章小結......... 55
5 系統軟件設計.... 57
5.1 開發環境介紹........... 57
5.1.1 S3C6410 處理器簡介 ............. 57
5.1.2 Linux 開發環境搭建 .... 58
5.2 軟件需求分析........... 59
5.3 軟件總體設計........... 61
5.4 軟件功能模塊設計............. 62
 
5 系統軟件設計
 
軟件作為系統的控制核心,需按照軟件開發規范流程進行軟件設計,確保軟件符合規范和要求。本論文按需求分析、軟件設計、編碼實現、軟件測試等步驟進行重金屬檢測系統的軟件設計和開發[107]。軟件測試結果表明設計的軟件功能正常,現實可用。
 
5.1 開發環境介紹
本課題設計的基于紙基納米金的重金屬檢測系統中的上位機由 ARM11(S3C6410)核心板搭建,上位機系統由 Linux 系統構成,因此對 S3C6410 核心板和 Linux 系統進行簡要介紹。作為一款智能檢測設備,選擇合適的嵌入式處理器至關重要。考慮本系統的集成度、需求、體積等因素,選用友善之臂公司的 Tiny6410 開發板作為主控系統。Tiny6410 開發板的核心是由 Samsung 公司生產的基于 ARM1176JZF-S 核設計的16/32 位 RISC 微處理器 S3C6410,具有強大的多媒體和圖像處理能力,還可通過一個優化接口連接外部存儲器,整體功能較強,且成本較低。開發平臺如圖 5.1 所示,其中,圖 5.1(a)為 S3C6410 核心板的內部結構圖,圖 5.1(b)為本系統采用的Tiny6410 開發板實物圖。
..........
 
總結
 
及時檢出重金屬含量對重金屬污染防治具有重要意義,本論文在紙基納米金檢測重金屬的優異性能基礎上,針對基于紙基納米金的重金屬檢測系統中的算法進行了深入研究,并對軟件進行了詳細設計。在算法研究方面:針對紙基納米金陣列的顏色特征提取,提出了一種基于 HSI 和 SRG 的兩階段圖像處理算法,實現了紙基特征的精確、穩定及自適應提取。此外,針對基于紙基納米金的重金屬離子濃度定量識別,采用 ν-SVR 模型實現濃度識別,并與多項式非線性回歸識別和BP 神經網絡識別效果進行對比評價,結果表明基于 ν-SVR 模型的識別精度較高,具有較高的適用性;在軟件設計方面:按照軟件設計流程,在 Tiny6410 開發板上搭建了 Linux 系統,采用 Qt-Creator 編程實現了軟件的界面設計及功能模塊設計。具體的,本論文完成的主要內容及創新點如下:
① 針對當前手動提取紙基納米金顏色特征時存在的低效、不穩定、不精確的不足,提出了一種基于 HSI 顏色空間和 SRG 算法的兩階段圖像處理算法。在第一階段中,將圖像由 RGB 空間轉換到 HSI 空間,在 HSI 空間中完成陣列點粗分割,采用數學形態學算法對噪聲進行去除,并在濾波結果上采用自適應投影算法完成網格劃分;第二階段在第一階段的基礎上采用改進的 SRG 算法對每個反應點進行精細分割,最后將提取到的特征值存儲到色譜圖中。結果表明本算法具有穩定、精確、自適應性強的優點。論文提出的圖像處理算法對陣列圖像處理具有較強的實用價值和借鑒意義。其中,基于 HSI 的粗分割和基于 SRG 的細分割在圖像處理領域具有一定的理論價值。
② 針對濃度定量識別,提出采用 SVR 模型進行回歸分析,進而實現濃度識別。選取了合適的訓練集和測試集,并采用全序列法實現了數據歸一化,采用 6-折交叉驗證法實現了最優參數選取。采用 RBF 核、Sigmod 核及多項式核分別對軟ε-SVR 模型和 ν-SVR 模型進行訓練和識別,并與多項式非線性回歸識別和 BP 神經網絡識別效果進行對比評價。結果表明采用 ν-SVR 模型進行濃度識別的精度最高,因此選用ν-SVR模型實現基于紙基納米金的重金屬濃度識別。論文提出采用ν-SVR模型進行濃度識別,取得了較好結果,具有較強的實用性。
③ 針對檢測系統軟件設計,進行了軟件需求分析、總體設計和功能模塊設計。采用 Tiny6410 開發板作為目標板,搭建 Linux 系統,并采用 Qt 編程實現了軟件的用戶界面和功能模塊設計。最后對軟件進行了功能測試,測試結果表明設計的軟件功能正常,現實可用。
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參考文獻(略)
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